[博客导航] [导航]FPGA相关 背景 下边的内容,适合初次使用Lattice的.具备FPGA开发经验的同学. 1.初次使用,还真遇到不少的坑,Lattice的工具也有不少优缺点,通过总结,希望能缩短熟悉的时间. 2.具体问题,欢迎留言交流. DDR3 IP例化 LEF5UM器件,应用DDR3控制器IP.主要分几步:IP获取,安装,例化. 1.先在impl1目录下,右键,新建sbx文件,即Clarity Designer,通过该文件,进行IP的例化管理. 2.打开sbx,在选项卡“Lattic

随着FPGA设计复杂程度越来越高,芯片内部逻辑分析功能显得越来越重要.硬件层次上的逻辑分析仪价格十分昂贵,而且操作比较复杂.目前,FPGA芯片的两大供应商都为自己的FPGA芯片提供了软件层面上的逻辑分析仪,可以帮助我们在线分析芯片内部逻辑.而且操作简单方便.但是往往因为某些原因,有些信号在综合的时候就会被优化掉,就可能会导致我们的设计失败,当然在为逻辑分析仪添加观察信号的时候也无法找到该信号.从而对设计.调试人员的工作带来一定的不便.下面就分别以Xilinx公司的逻辑分析仪ChipScope和A

随着FPGA设计复杂程度越来越高,芯片内部逻辑分析功能显得越来越重要.硬件层次上的逻辑分析仪价格十分昂贵,而且操作比较复杂.目前,FPGA芯片的两大供应商都为自己的FPGA芯片提供了软件层面上的逻辑分析仪,可以帮助我们在线分析芯片内部逻辑.而且操作简单方便.但是往往因为某些原因,有些信号在综合的时候就会被优化掉,就可能会导致我们的设计失败,当然在为逻辑分析仪添加观察信号的时候也无法找到该信号.从而对设计.调试人员的工作带来一定的不便.下面就分别以Xilinx公司的逻辑分析仪ChipScope和A

bzoj1001狼抓兔子 对偶图优化 链接 https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1001 思路 菜鸡总是要填坑的! 很明显让你求网格图的最小割 不过1000*1000明显不能跑dinic(虽然可以水过) 我们可以用对偶图来优化辣. 对偶图是啥?可以用最短路来求最小割的东西,论文写的特清楚. 代码 #include <iostream> #include <cstring> #include <queue> #

Nutch网页抓取速度优化 Here are the things that could potentially slow down fetching 1) DNS setup 2) The number of crawlers you have, too many, too few. 3) Bandwidth limitations 4) Number of threads per host (politeness) 5) Uneven distribution of urls to fetc

目录 1. Hibernate的查询方式 1.1 方式一:OID查询 1.2 方式二:对象导航查询 1.3 方式三:HQL方式 1.4 方式四:QBC查询 1.5 方式五:SQL查询 2. 环境搭建 3. HQL查询 3.1 简单查询 3.2 别名查询 3.3 排序查询 3.4 条件查询 3.4 投影查询 3.5 分页查询 3.6 分组统计查询 3.7 HQL的多表查询 3.7.1 SQL的多表查询 3.7.2 HQL的多表查询 4. QBC查询 4.1 简单查询 4.2 排序查询 4.3 分页

通过上篇文章清楚了通过curl_multi_*函数可以一次请求多个url,但是也留下了问题,就是结果要等所有数据请求结束一起返回,才能逐个处理数据.优化代码,使先成功请求的url先返回处理结果,而不是等着所有一起返回. 注意:这里相对于上一篇文章的模型,总体请求时间并不会太大改变,也许还会变慢(某个请求成功后返回处理数据耗时). //修改后的模型 do { while (($execrun = curl_multi_exec($mh, $running)) == CURLM_CALL_MULTI

昨天搞了一个抓取某某平台信息的抓取功能,其中有一个地址url,昨天是写死的,之前也进行配置过,印象有些模糊,今天想配置一下,在properties文件中,由此引发了下面的一系列总结操作: 1.原始模式,引用加载模式 我所说的这种方式是通过直接代码引用文件方式,如下: //引入的相关类import org.apache.commons.configuration.PropertiesConfiguration;import org.apache.commons.configuration.relo

上次课回顾: l  Hibernate的一对多 n  表与表之间关系 u  一对多关系 u  多对多关系 u  一对一关系 n  Hibernate的一对多配置 u  搭建Hibernate基本环境 u  创建表 u  创建实体 l  一的一方 n  放的是多的一方的集合 l  多的一方 n  放的是一的一方的对象 u  创建映射 l  一的一方 n  配置的<set>集合 l  多的一方 n  配置<many-to-one> u  编写测试类 n  Hibernate的一对多的操

在调试过程中常常遇到的一个问题就是,xilinx工具在逻辑综合的过程中,将自己RTL代码中的很多变量都优化掉了,使得调试的抓信号的过程很纠结.以下是解决方法: 1.右键synthesis,在综合选项里将keep  hierarchy选择YES ,或者选择soft(在综合时保持层次,在实现时有利用ISE软件自动进行优化),这样有利于你从模块中找到你想抓取的信号和信号名不被更改. 2.在Constraints Guide中,有防止信号被优化掉的说明.具体在X:\Xilinx\13.4\ISE_DS\

[博客导航] [导航]FPGA相关 IOB约束 参考<插入IO寄存器和位置约束---lattice&diamond>,推荐的方法是: 1.在strategy设置[Map Design-IO Registering]为Auto 2.修改代码接口描述,添加/* synthesis syn_useioff = 1*/语句(也可以不加,见第3条),如: input VSRC_CLK /* synthesis syn_useioff = 1*/,//I1, output wire VSRC_RE

Fanout即扇出,模块直接调用的下级模块的个数,如果这个数值过大的话,在FPGA直接表现为net delay较大,不利于时序收敛.因此,在写代码时应尽量避免高扇出的情况.但是,在某些特殊情况下,受到整体结构设计的需要或者无法修改代码的限制,则需要通过其它优化手段解决高扇出带来的问题.以下就介绍三个这样的方法: 首先来看下面这个实例,如图1所示为转置型FIR滤波器中的关键路径时序报告,在DSP in FPGA的FIR专题中有介绍转置型结构FIR滤波器输入数据的扇出较大,在图1中所示为11,因此n

原文 :http://4045060.blog.51cto.com/4035060/1088025 部分参考:http://www.cnblogs.com/rongxh7/archive/2010/05/12/1733088.html Hibernate3 定义了如下几种抓取策略: 连接抓取(Join fetching) - Hibernate通过 在SELECT语句使用OUTER JOIN (外连接)来 获得对象的关联实例或者关联集合. 查询抓取(Select fetching) - 另外发送

在上一篇博客中,介绍了Hibernate的缓存机制.合理的配置缓存,可以极大程度上优化Hibernate的性能.这篇博客,介绍另外一个调优方式:抓取策略. 一.什么是抓取策略 抓取策略(fetching strategy):当应用程序需要在关联关系间进行导航的时候,Hibernate如何获取关联对象的策略.抓取策略可以在O / R映射的元数据中声明,也可以在特定的HQL或条件查询(Criteria Query)中重载声明. 二.Hibernate的抓取策略 在Hibernate中,主要包括四种抓

 数据抓取的艺术(一):Selenium+Phantomjs数据抓取环境配置 2013-05-15 15:08:14 分类: Python/Ruby     数据抓取是一门艺术,和其他软件不同,世界上不存在完美的.一致的.通用的抓取工具.为了不同的目的,需要定制不同的代码.不过,我们不必Start from Scratch,已经有许多的基本工具.基本方法和基础框架可供使用.不同的工具.不同的方法.不同的框架的特点也不同.了解这些工具.方法和框架是首要任务,接下来就需要明白它们的差异都在哪里.什么

实例A引用实例B,B如果是代理的话(比如多对一关联中):如果遍历A的查询结果集(假设有10条记录),在遍历A的时候,访问B变量,将会导致n次查询语句的发出!这个时候,如果在B一端的class上配置batch-size,hibernate将会减少SQL语句的数量. Hibernate可以充分有效的使用批量抓取,也就是说,如果仅一个访问代理(或集合),那么hibernate将不载入其他未实例化代理.批量抓取是延迟查询抓取的优化方案,你可以在两种批量抓取方案之间进行选择:在类级别和集合级别. 类/实体

本来是想把这部分内容放到前一篇<数据抓取的艺术(二):数据抓取程序优化>之中.但是随着任务的完成,我越来越感觉到其中深深的趣味,现总结如下: (1)时间     时间是一个与抓取规模相形而生的因素,数据规模越大,时间消耗往往越长.所以程序优化变得相当重要,要知道抓取时间越长,出错的可能性就越大,这还不说程序需要人工干预的情境.一旦运行中需要人工干预,时间越长,干预次数越多,出错的几率就更大了.在数据太多,工期太短的情况下,使用多线程抓取,也是一个好办法,但这会增加程序复杂度,对最终数据准确性产

视频链接,感兴趣的可以去看看,对我来说耳目一新. http://www.imooc.com/learn/205 什么情况下遇到PHP性能问题 1 :PHP语法使用不恰当 2 :使用了PHP语言他不擅长做的事情 3 :用PHP语言连接的服务不给力 4 :PHP自身的短板 5 :未知的问题 PHP性能问题,占整个项目性能问题一般占30%,不会超过50%.要从全局去考虑全局的性能问题 PHP性能问题解决方向 (从1~5的顺序,操作简单,见效快排序)A . PHP语言级的性能优化 :日常语法方法的优化

抓取策略(fetching strategies)是指:当应用程序需要在(Hibernate实体对象图的)关联关系间进行导航的时候,Hibernate如何获取关联对象的策略.抓取策略可以在O/R映射的元数据中声明,也可以在特定的HQL或条件查询(CriteriaQuery)中重载声明. 在这里我们还是创建categroy与book的关联关系. 在Hibernate中定义了如下几种抓取策略: ①.连接抓取(Join fatching)- Hibernate通过在select语句中使用outer j

------------------siwuxie095 Hibernate 批量抓取 以客户和联系人为例(一对多) 1.批量抓取 同时查询多个对象的关联对象,是 Hibernate 抓取策略的一种 2.一般情况下,会发送多条 sql 语句,效率低下 如:查询所有客户,返回 List 集合,遍历该 List 集合,得到每 个客户的所有联系人 // 查询所有客户 Criteria criteria=session.createCriteria(Customer.class); List<Custo

最近在研究 Hibernate 的性能优化的时候碰到了"抓取策略", 由于以前没有详细的研究过, 所以到处找资料, 但是无论从一些讲 Hibernate 书籍,还是他人 Blog 中都没有找到详细 介绍 Hibernate 文档中所说的原汁原味的抓取策略, 综合懒加载等等特性混在了一起, 所 以在这自己在借鉴了他人的基础上研究了下原汁原味的 Hibernate 四种"抓取策略"; 连 接抓取(Join fetching) - Hibernate通过 在SELECT语